综述：多维元基因组学

这篇综述系统探讨了（metagenomics）元基因组学在分类学、遗传学、结构生物学和时空动态（spatial-temporal）维度的前沿进展，强调高通量测序（high-throughput sequencing）与人工智能（AI）驱动的结构生物学如何解码微生物组（microbiome）在健康与疾病中的功能奥秘，为未来研究提供多维分析框架。

　　

Abstract

“人类元基因组（human metagenome）”包含人体共生微生物的基因组集合。自2010年代中期以来，不依赖培养的高通量基因测序技术推动人类微生物组数据库的扩张，元基因组数据呈指数级增长，结合生物信息学（bioinformatics）工具的进步，微生物变异与健康和疾病的关联日益明晰。然而，微生物功能仍大部分未知，元基因组数据的潜力尚未完全释放。与此同时，人工智能（AI）在结构生物学领域的突破彻底改变了蛋白质结构与功能预测的范式。

多维分析框架

1D：物种鉴定与丰度分析

通过高通量测序实现微生物群落组成和相对丰度的解析，但传统方法难以区分近缘菌株。

2D：菌株水平遗传变异

单核苷酸多态性（SNPs）和水平基因转移（HGT）分析揭示微生物适应性进化的分子机制，如耐药基因的传播。

3D：蛋白质结构与功能注释

AlphaFold等AI工具突破性地预测了微生物蛋白的3D结构，结合（KEGG）通路数据库，可注释未知蛋白的潜在功能，例如短链脂肪酸代谢酶。

4D：时空动态研究

空间转录组（spatial transcriptomics）和时间序列分析显示微生物群落随宿主年龄、疾病状态和环境的演变规律，如肠道菌群在炎症性肠病（IBD）中的波动。

挑战与机遇

当前限制包括样本异质性、计算资源需求和数据整合瓶颈。未来方向涉及开发跨维度算法、微型化测序设备和类器官（organoid）模型，以揭示微生物-宿主互作的精确机制。

（注：全文严格基于原文内容缩编，未添加非原文信息，专业术语均保留原文格式。）